Стюарт Алан Джиман (родился 23 марта 1949 года) — американский математик , известный своим влиятельным вкладом в компьютерное зрение, статистику, теорию вероятностей, машинное обучение и нейронауки. [1] [2] [3] [4] Он и его брат Дональд Джиман хорошо известны тем, что предложили сэмплер Гиббса и первым доказательством сходимости алгоритма имитации отжига . [5] [6]
Джеман родился и вырос в Чикаго. Он получил образование в Мичиганском университете (бакалавр наук, физика, 1971), Дартмутском медицинском колледже (магистр наук, нейрофизиология, 1973) и Массачусетском технологическом институте (доктор наук, прикладная математика, 1977).
С 1977 года он был членом факультета в Университете Брауна , где он работал в группе теории паттернов , и в настоящее время является профессором прикладной математики имени Джеймса Мэннинга. Он получил множество почестей и наград, включая выбор в качестве президента молодого исследователя и как высокоцитируемый исследователь ISI. Он является избранным членом Международного статистического института и членом Института математической статистики и Американского математического общества. [7] Он был избран в Национальную академию наук США в 2011 году.
Научный вклад Гемана охватывает работу в вероятностных и статистических подходах к искусственному интеллекту , марковским случайным полям , методам Монте-Карло с цепями Маркова (MCMC), непараметрическому выводу , случайным матрицам, случайным динамическим системам, нейронным сетям, нейрофизиологии, финансовым рынкам и статистике естественных изображений. Среди наиболее примечательных работ: разработка сэмплера Гиббса , доказательство сходимости имитируемого отжига , [8] [9] основополагающий вклад в подход марковских случайных полей («графическая модель») к выводу в зрении и машинном обучении, [3] [10] и работа над композиционными основами зрения и познания. [11] [12]